doc: update bpe algorithm

doc/bpe_algorithm.md

@@ -117,6 +117,83 @@ def train_bpe(text, vocab_size):
 **Результирующий словарь** (частично):
 ['м', 'а', ' ', 'ы', 'л', 'р', 'у', 'ма', 'ма ', 'мы']
 
+## Алгоритм энкодинга (токенизации)
+
+После обучения BPE-модели (создания словаря), энкодинг текста происходит по следующему алгоритму:
+
+```mermaid
+graph TD
+    A[Начало] --> B[Разбить текст на символы]
+    B --> C[Инициализировать пустой список токенов]
+    C --> D[Установить i=0 'начало последовательности']
+    D --> E{i < длины текста?}
+    E -->|Нет| F[Заменить токены на их ID]
+    E -->|Да| G[Найти все токены в словаре, начинающиеся с text_i]
+    G --> H[Выбрать самый длинный подходящий токен]
+    H --> I[Добавить токен в результат]
+    I --> J[Увеличить i на длину токена]
+    J --> E
+    F --> K[Конец]
+```
+
+Пошаговое описание:
+1. **Инициализация**:
+   - Исходный текст разбивается на символы
+   - Создается пустой список для результата
+   - Указатель `i` устанавливается в 0
+
+2. **Основной цикл**:
+   - Для текущей позиции `i` находим все токены в словаре, которые:
+     - Начинаются с символа `text[i]`
+     - Совпадают с подстрокой `text[i:i+len(token)]`
+   - Из подходящих токенов выбираем самый длинный
+   - Добавляем найденный токен в результат
+   - Сдвигаем указатель `i` на длину добавленного токена
+
+3. **Завершение**:
+   - Когда весь текст обработан, заменяем токены на их ID из словаря
+
+Пример:
+```python
+Словарь: ['ма', 'мама', ' ', 'мыл', 'а', 'раму']
+Текст: "мама мыла раму"
+
+Энкодинг:
+1. Находим самый длинный токен, начинающийся с 'м' -> 'мама'
+2. Добавляем 'мама', i += 4
+3. Токен ' ' (пробел), i += 1
+4. Токен 'мыл', i += 3
+5. Токен 'а', i += 1
+6. Токен ' ', i += 1
+7. Токен 'раму', i += 4
+
+Результат: ['мама', ' ', 'мыл', 'а', ' ', 'раму']
+```
+
+## Алгоритм декодирования
+
+### Принцип работы
+1. Преобразование списка ID обратно в текст
+2. Замена каждого ID на соответствующий токен
+3. Обработка неизвестных ID (`[UNK]`)
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    A[Список ID] --> B{ID ∈ словарь?}
+    B -->|Да| C[Добавить токен]
+    B -->|Нет| D[Добавить UNK]
+    C --> E[Следующий ID]
+    D --> E
+    E --> F{Конец списка?}
+    F -->|Нет| B
+    F -->|Да| G[Объединить токены]
+```
+
+Пример:
+```python
+decode([0,1,2]) → "абра"  # Для словаря {0:"а", 1:"б", 2:"ра"}
+```
+
 ## Применение в языковых моделях
 
 1. Эффективное представление редких слов